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K4NUL 블로그는 보안 분석, Rust, DevOps, AI coding agent 운영을 다룹니다. 처음부터 전체 글 목록을 훑기보다, 지금 해결하려는 문제에 가까운 경로로 시작하는 편이 좋습니다.
처음 온 독자를 위한 3가지 경로
1. AI coding agent를 실무에 붙이고 싶은 사람
Codex나 Claude Code를 단순 코드 생성기가 아니라 저장소 작업을 수행하는 agent로 다루고 싶다면 이 경로로 시작하세요.
2. Rust/DevOps 기반을 다지고 싶은 사람
agent가 만든 결과를 검증하려면 코드와 운영 기본기가 필요합니다. Rust와 DevOps 글은 그 기반을 만드는 경로입니다.
- Rust 설치와 Hello World 실행하기
- Rust ownership, borrowing, lifetime 기초
- 작은 Rust CLI 프로젝트 만들기
- Docker 컨테이너와 VM 차이
- Dockerfile과 build context 이해하기
3. 보안 분석과 자동화 관점으로 읽고 싶은 사람
AI agent 운영에서도 민감정보, 권한, trace, 승인 경계가 중요합니다. 보안 글과 AI 운영 글을 함께 읽으면 검증 관점이 선명해집니다.
- 매크로 문서형 악성코드 분석
- RTF 문서형 악성코드 분석
- approval과 guardrail 경계
- agent trace가 결과보다 중요한 이유
- Claude Code settings와 permissions 경계
문제별 읽기 경로
- Codex가 매번 다른 결과를 낼 때: Codex에 하네스가 필요한 이유 → Codex plan-first 운영 → Codex config로 일관성 확보하기
AGENTS.md가 길어질 때: AGENTS.md 작성법 → 좋은 AGENTS.md를 짧게 쓰는 기준 → instruction file과 control plane 경계CLAUDE.md와 rules가 비대해질 때: Claude Code 운영 구조 → CLAUDE.md 작성 범위 → Claude Code 프로젝트 운영 템플릿- Claude Code 작업을 분리할지 판단할 때: 멀티에이전트 사용 기준 → Codex subagent 사용 기준 → Claude Code subagent 사용 기준
- 컨텍스트가 너무 커질 때: AI 에이전트 토큰 관리 → agent context 비대화 원인 → Claude Code context budget 관리 → working state summary 설계법
- 작업 결과를 검증하고 싶을 때: build와 test만으로 부족한 이유 → handoff schema 계약 → PR/MR 기반 협업 흐름과 리뷰 기준
추천 첫 글 5개
깊게 읽을 시리즈
- AI Engineering 허브: Codex, Claude Code, 하네스, 검증, 보안 경계를 문제별로 묶은 중심 허브
- 토큰 관리 시리즈: 긴 지시, 로그, memory, 압축, Codex/Claude Code 차이
- Rust 학습 가이드: Rust 기본기와 작은 CLI 프로젝트
- DevOps 운영 흐름: Docker에서 시작해 운영 자동화로 확장하는 기반
- Security 아카이브: 문서형 악성코드 분석과 보안 엔지니어링 관점